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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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SVD MFによるレコメンドについて

KentaKuroki
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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/10/11 08:27

やりたいこと

SVD、MFによって評価予測した行列をもとに、レコメンドをしたい

SVD、MFによる評価予測

SVD、MFによる評価予測までは、コードを書くことができました。

SVD

1# 評価予測する行列A 2A = numpy.array([ 3 [5, 3, 0, 1, 3], 4 [4, 0, 0, 1, 1], 5 [1, 1, 0, 5, 0], 6 [1, 0, 0, 4, 0], 7 [0, 1, 5, 4, 1] 8]) 9 10# 評価予測した行列 11[[ 5.00000000e+00 3.00000000e+00 1.57653329e-14 1.00000000e+00 3.00000000e+00] 12 [ 4.00000000e+00 4.19517699e-15 1.09358328e-14 1.00000000e+00 1.00000000e+00] 13 [ 1.00000000e+00 1.00000000e+00 -6.65838451e-15 5.00000000e+00 -2.79274694e-15] 14 [ 1.00000000e+00 -1.77560353e-15 -5.24940942e-15 4.00000000e+00 -2.18084708e-15] 15 [-1.45238681e-15 1.00000000e+00 5.00000000e+00 4.00000000e+00. 1.00000000e+00]]

MF

1# 評価予測する行列R 2R = numpy.array([ 3 [5, 3, 0, 1, 3], 4 [4, 0, 0, 1, 1], 5 [1, 1, 0, 5, 0], 6 [1, 0, 0, 4, 0], 7 [0, 1, 5, 4, 1] 8]) 9 10# 評価予測した行列 11[[5.25731509 2.91770347 5.25466207 0.97267845 2.55181549] 12 [3.61894077 2.02070159 3.89986101 1.03621354 1.73933467] 13 [1.09531371 0.7683121 4.79398286 4.99969653 0.30608719] 14 [0.96890379 0.66529464 3.90991161 3.99371207 0.29093221] 15 [2.14149748 1.30976065 4.93665765 4.02229484 0.86894716]]

わからないこと

評価予測した行列に対して、レコメンドするためにどのような処理をすればよいのかわからない
「行①」に対してレコメンドをすると、「x行y列のもの」がレコメンドされるのような結果を得たい
どのような処理をすれば良いのか、方法を教えていただきたいです

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